如何使用OpenCV提取FFT图像中的水平与垂直条纹（排除原点区域）

我有两张FFT图像，想要用OpenCV提取其中的FFT结构或者水平、垂直条纹（需要排除原点区域）。

原始FFT图像 #

• 第一张FFT图像：
• 第二张FFT图像：

尝试的代码 #

image = cv2.imread('fft_img.png', 0)
gray_filtered = cv2.inRange(image, 130, 155)
ret, th1 = cv2.threshold(image, 150, 160, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
adaptive_threshold = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('In range threshold Image', gray_filtered)
cv2.imshow('Adaptive Thresholded Image', adaptive_threshold)

当前处理结果 #

针对FFT图像提取水平/垂直条纹并排除原点的需求，可按以下步骤优化处理：

1. 先屏蔽原点区域 #

FFT图像中心的原点是直流分量，亮度极高，需先覆盖屏蔽：

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('fft_img.png', 0)
h, w = image.shape
center = (w//2, h//2)
# 用黑色圆形覆盖原点，半径根据图像尺寸调整
cv2.circle(image, center, 30, 0, -1)

2. 提取水平/垂直条纹 #

结合二值化与形态学操作，精准分离条纹：

提取垂直条纹

# 二值化突出亮条纹，阈值根据图像调整
_, binary = cv2.threshold(image, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 构造垂直结构元素，长度按需调整
vertical_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1, 20))
vertical_stripes = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, vertical_kernel)

提取水平条纹

# 构造水平结构元素
horizontal_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (20, 1))
horizontal_stripes = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, horizontal_kernel)

3. 合并条纹（可选） #

如果需要同时展示水平和垂直条纹，可将两者叠加：

combined = cv2.add(horizontal_stripes, vertical_stripes)
cv2.imshow('Combined Stripes', combined)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意事项 #

• 原点半径、二值化阈值、结构元素尺寸需根据你的图像实际情况调整
• 若图像噪声较多，可先执行cv2.GaussianBlur(image, (3,3), 0)做模糊预处理，提升提取精度

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mkm